データ操作管理システム（シンプルでわかりやすいデータ操作（BYD Zhizhu AIシステムを例に挙げる））

シンプルでわかりやすいデータ操作（BYD Zhizhu AIシステムを例に）

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データ操作の概念を初めて知る友人は、「デジタル マーケティングとデータ操作の違いは何か」と疑問に思うかもしれません。文字通りの意味によれば、数字はデータを意味します。両者の唯一の違いは、データに基づくマーケティングと運用でしょうか?

これら 2 つの概念についていろいろ調べた結果、私が最も同意する見解は、デジタル マーケティングとは、マーケティング目標を達成するためにインターネット、コンピューター通信技術、デジタル インタラクティブ メディアを使用するマーケティング手法を指すというものです。広い意味では、データ操作とは、データを使用して運用上の意思決定を導き、ビジネスの成長を促進することを指します。

デジタルマーケティングがインターネットの波の産物であるならば、データ運用はインターネット時代にますます普及しつつある洗練された運用の概念の産物です。これまでもデータ分析は行われてきたかもしれませんが、「データ運用」という概念の登場は、インターネット環境の発達とともに、「データ」がマーケティング運用においてますます重要な役割を果たすようになったことを示しています。 「己を知り、敵を知り、あらゆる戦いに勝つ」という原則を徹底して実行し、あらゆるデータ処理動作をより体系化します。システム化は、一方では効率性を向上させ、他方ではその後の最適化にも役立ちます。

今年初めに BYD が発表した Zhizhu AI システム (企業レベルのリードビジネスプロセスをサポートし、大規模なデータ処理機能、データ視覚化、データモデル、ディープラーニングを構築するインテリジェントな販売自動化プラットフォーム) を例に挙げてみましょう。 Zhizhu AIシステムの構築と導入は、BYDのデジタルマーケティングの実施手段の1つであり、ディーラーや企業によるZhizhu AIシステムの徹底的な活用、特にシステム内のさまざまなデータの詳細な分析を通じて販売戦略や行動を調整する行為は、データ運用の概念に属します。

「データ操作」は多くの「操作」概念の分岐であり、ユーザー操作、コンテンツ操作、製品操作などと並んで列挙されています。同時に、「データ操作」はスキルの形で各「操作」概念を貫いています。あらゆる業務において、「データ運用」を活用することで課題を発見し、解決し、ビジネスの成長を促進することができます。

データ駆動型運用にはどのような側面が含まれますか?インターネット上には3つまたは4つの声がたくさんあります。個人的には、データ企画、データ収集、データ加工・分析、データ運用戦略アウトプット、新データフィードバックの5点があると考えています。

上記の 5 つの側面については、BYD の Spider AI システムを例に挙げて説明します。

データプランニングはデータ運用システムの基盤です。必要なデータ指標を策定することによってのみ、その後のデータ収集をターゲットを絞った方法で実行できるようになります。 Zhizhu AI システムのオンラインリード統計を例にとると、企業レベルで計画されているデータ指標には、新しいリードソース、有効、無効、クリーンアップ対象、車の注文、車の納車、敗北、休眠などが含まれます。これらのデータ指標を使用して、さまざまなオンラインチャネルからのリードの品質と、オフライン販売リンクに問題があるかどうかを追跡できることが期待されます。

データ計画が策定された後、データ収集が始まります。インターネット業界では、POS、ビジュアル POS、非 POS の 3 つの一般的なデータ収集方法があります。 Zhizhu AI システムのデータ収集はよりシンプルで、主に 2 つの側面から行われます。一方では協力メディアからインポートされた手がかり、他方ではディーラーによるさまざまなデータ指標の手動入力。

Zhizhu AI システムは、膨大な量のデータを処理できるインテリジェント プラットフォームであるため、データの整理と視覚化に関してユーザーの作業負荷を軽減します。分類されたデータを分析および処理することが、データ操作の重要なタスクです。データ計画とデータ収集はどちらもデータ分析を目的としています。これはディーラーの能力を評価する上で非常に効果的なリンクでもあります。一部のディーラーは、Zhizhu AI システムを、タスクを完了するための企業レベルの管理ツールとしてのみ考えています。一部のディーラーは、システムのさまざまなデータ指標を通じて多面的な分析を実行し、販売コンサルタントや販売プロセスでは見つけにくい問題を発見し、第 4 ステップに進み、さまざまな指標の変換率を向上させて販売を促進するためのターゲットを絞った運用販売戦略を出力できます。企業レベルでも、データ収集と出力戦略の分析に重点を置く必要があります。オンラインリード統計の簡単な例を挙げると、リード獲得を目的としたキャンペーンを配信する際に、システム内の特定のチャネルからのリードが非常に効率的であることが判明した場合、会社レベルでの配信の割合を増やし、非効率性の高いチャネルからのリードの配信を減らすことができます。つまり、データ分析の目的は、問題を発見し、問題を解決し、より効率的な目標達成を促進することです。

新しいデータ フィードバックの最後のリンクは、データ操作戦略が出力され、操作調整が行われた後に新しいデータをレビューして、以前のデータ指標と比較して改善があるかどうかを確認し、操作戦略の出力の正確性をテストすることです。

ユーザーオペレーションに関する記事で、「ユーザーがいなければ市場はない。ターゲットユーザーを見つけられなければ袋小路をさまようことになる。ターゲットユーザーを見つけてもニーズを満たせなければ、男性が女性に「君のことは好きだが、何もあげられない」と言うのと同じだ」と言いました。データ操作は、男が女を追いかけるようなものです。観察、質問、分析を通じて彼女の好みをすべて理解し、彼女のニーズに応えれば、彼女を味方につける可能性は大幅に高まります。データに基づいて、ターゲットを絞った方法で前進することができます。